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Explore l'évolution des théories de la vision et des systèmes de rétroaction visuelle, y compris les approches ascendantes et descendantes, et la rétroaction itérative des erreurs pour l'estimation de la pose humaine.
Fournit un aperçu de l'historique de la vision informatique et de la logistique, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et le raisonnement logique.
Explore l'apprentissage automatique pour les systèmes quantiques de nombreux corps, y compris les méthodes variables Monte Carlo et les réseaux neuronaux.
Explore les défis et les solutions dans la catégorisation visuelle à grain fin, en mettant l'accent sur la vision informatique et l'apprentissage automatique.
Plonge dans les fondements mathématiques et l'importance des indices directionnels dans le traitement de l'image, en explorant les défis informatiques et la sélectivité de l'orientation.
